一种图像处理方法及电子设备的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电子技术，尤其涉及一种图像处理方法及电子设备。
【背景技术】
[0002] 指纹是指手指末端正面皮肤上形成的凹凸不平的纹路，不同手指的指纹纹线的数 目、方向和相对位置是不相同的，指纹的唯一性就是根据这些纹线的方向和分布特征来表 示的。所以，正是由于指纹的这种唯一性使得指纹识别技术成为生物识别领域中一关键的 技术。指纹识别的过程，就是对指纹的纹线特征进行识别和比对的过程。指纹识别技术中 提取需要两个关键的参数，即纹线的方向场和频率场，例如指纹图像增强，特征提取和特征 匹配过程中都需要使用这两个参数。
【发明内容】
[0003] 有鉴于此，本发明实施例为解决现有技术中存在的问题而提供一种图像处理方法 及电子设备，能够快速的确定指纹图像方向场和频率场，具有运算量低和资源消耗低的特 点。
[0004] 本发明实施例的技术方案是这样实现的：
[0005] -种图像处理方法，应用于电子设备，所述方法包括：
[0006] 获取第一图像，所述第一图像中包括有指纹图形；
[0007] 对所述第一图像进行图像分割，获得互相不重叠的K个区域，其中所述K为大于等 于1的整数；
[0008] 对K个所述区域分别进行第一处理，得到与K个所述区域一一对应的K个频谱图 像，K个所述频谱图像中均包含频谱峰；
[0009] 根据所述频谱峰的位置确定对应区域中纹线的频率和方向。
[0010] 一种电子设备，所述电子设备包括获取单元、分割单元、处理单元和第一确定单 元，其中：
[0011] 所述获取单元，用于获取第一图像，所述第一图像中包括有指纹图形；
[0012] 所述分割单元，用于对所述第一图像进行图像分割，获得互相不重叠的K个区域， 其中所述K为大于等于1的整数；
[0013] 所述处理单元，用于对K个所述区域分别进行第一处理，得到与K个所述区域一一 对应的K个频谱图像，K个所述频谱图像中均包含频谱峰；
[0014] 所述第一确定单元，用于根据所述频谱峰的位置确定对应区域中纹线的频率和方 向。
[0015] 本发明实施例中，获取第一图像，所述第一图像中包括有指纹图形；对所述第一图 像进行图像分割，获得互相不重叠的K个区域，其中所述K为大于等于1的整数；对K个所 述区域分别进行第一处理，得到与K个所述区域一一对应的K个频谱图像，K个所述频谱图 像中均包含频谱峰；根据所述频谱峰的位置确定对应区域中纹线的频率和方向，如此，能够 快速地确定指纹图像方向场和频率场，具有运算量低和资源消耗低的特点。
【附图说明】
[0016] 图1-1为本发明实施例一图像处理方法的实现流程示意图；
[0017] 图1-2为本发明实施例一中原始图像及其对应的频谱图像；
[0018] 图2为本发明实施例二图像处理方法的实现流程示意图；
[0019] 图3-1为本发明实施例三图像处理方法的实现流程示意图；
[0020] 图3-2为对图1-2中的频谱图像提取一个象限后的频谱图像；
[0021] 图3-3为对图3-2中的频谱图像进行划分扇区后的图像；
[0022] 图3-4为对图3-3中的第一扇区进行划分图像块后的图像；
[0023] 图4为本发明实施例四图像处理方法的实现流程示意图；
[0024] 图5为本发明实施例五图像处理方法的实现流程示意图；
[0025] 图6为本发明实施例六电子设备的组成结构示意图；
[0026] 图7为本发明实施例七电子设备的组成结构示意图；
[0027] 图8为本发明实施例八电子设备的组成结构示意图；
[0028] 图9为本发明实施例九电子设备的组成结构示意图；
[0029] 图10为本发明实施例十电子设备的组成结构示意图。
【具体实施方式】
[0030] 下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述。
[0031] 实施例一
[0032] 本发明实施例提供的一种图像处理方法，应用于电子设备，图1-1为本发明实施 例一图像处理方法的实现流程示意图，如图1-1所示，所述方法包括：
[0033] 步骤101，获取第一图像，所述第一图像中包括有指纹图形；
[0034] 步骤102,对所述第一图像进行图像分割，获得互相不重叠的K个区域，其中，所述 K为大于等于1的整数；
[0035] 这里，对第一图像进行图像分割后得到K个区域中的一个区域如图1-2中图像11 所示的指纹的原始图像。
[0036] 步骤103,对K个所述区域分别进行第一处理，得到与K个所述区域一一对应的K 个频谱图像，K个所述频谱图像中均包含频谱峰；
[0037] 这里，承接步骤102,图1-2中图像12为图像11经过第一处理后得到的频谱图像。
[0038] 步骤104,根据所述频谱峰的位置确定对应区域中纹线的频率和方向。
[0039] 本领域的技术人员应当理解，本发明实施例中，对K个区域所进行的第一处理，是 为了得到与K个区域的时域图像一一对应的K个频域图像；由于第一图像中的像素是离散 的值，因此优选地本发明实施例中的第一处理可以为快速傅里叶变换（FFT，Fast Fourier Transform),通过FFT求第一图像的频谱，能够提高运算的速率。
[0040] 本发明实施例中提供了一种图像处理方法，能够用于确定指纹图像的方向场，先 获取第一图像；然后对所述第一图像进行图像分割，获得互相不重叠的K个区域；再对K个 所述区域分别进行第一处理，得到与K个所述区域一一对应的K个频谱图像；最后根据所述 频谱峰的位置确定对应区域中纹线的频率和方向；通过本发明实施例提供的技术方案，具 有以下优点：
[0041] 1)对第一图像的各区域内的所有像素点作第一处理如傅里叶变换，得到对应的频 谱图；从频谱图中能够得到整个区域内纹线的方向的偏移情况。
[0042] 2)第一图像的纹线方向由各区域内纹线的方向偏移共同决定，所以通过本发明实 施例提供的技术方案对第一图像的纹线方向的估计精度较高，而且只需存储各区域对应的 频谱图像；因此本发明实施例提供的技术方案，与常规技术中的通过指纹梯度求方向场的 方法相比，降低了运算量；与常规技术中的通过方向滤波器求方向场的方法相比，减少了存 储空间。
[0043] 实施例二
[0044] 本发明实施例提供的一种图像处理方法，应用于电子设备，图2为本发明实施例 二图像处理方法的实现流程示意图，如图2所示，所述方法包括：
[0045] 步骤201，获取第一图像，所述第一图像中包括有指纹图形；
[0046] 步骤202,对所述第一图像进行图像分割，获得互相不重叠的K个区域，其中所述K 为大于等于1的整数；
[0047] 这里，对第一图像进行图像分割后得到K个区域中的一个区域如图1-2中图像11 所示的指纹的原始图像。
[0048] 步骤203,对K个所述区域分别进行第一处理，得到与K个所述区域一一对应的K 个频谱图像，K个所述频谱图像中均包含频谱峰；
[0049] 这里，承接步骤202,图1-2中图像12为图像11经过第一处理后得到的频谱图像。
[0050] 步骤204,根据所述频谱峰偏移横轴的方向确定对应区域中纹线的方向，以及在所 述纹线的方向上根据所述频谱峰与原点之间的距离确定对应区域中纹线的频率。
[0051] 这里，所述频谱峰与原点的之间的距离可以采用像素来表示。
[0052] 本领域的技术人员应当理解，本发明实施例中，对K个区域所进行的第一处理，是 为了得到与K个区域的时域图像一一对应的K个频域图像；由于第一图像中的像素是离散 的值，因此优选地本发明实施例中的第一处理可以为FFT，通过FFT求第一图像的频谱，能 够提_运算的速率。
[0053] 基于本发明的实施例一，本发明实施例中提供了一种根据所述频谱峰的位置确定 对应区域中纹线的频率和方向的方法，即：根据所述频谱峰偏移横轴的方向确定对应区域 中纹线的方向，以及在所述纹线的方向上根据所述频谱峰与原点之间的距离确定对应区域 中纹线的频率；由于第一图像的分辨率是已知的，而且所述频谱峰与原点的之间的距离也 可以采用像素来表示，因此，本发明实施例提供的技术方案具有实现起来简单、易行的优 点。
[0054] 实施例三
[0055] 本发明实施例提供的一种图像处理方法，应用于电子设备，图3-1为本发明实施 例三图像处理方法的实现流程示意图，如图3-1所示，所述方法包括：
[0056] 步骤301，获取第一图像，所述第一图像中包括有指纹图形；
[0057] 步骤302,对所述第一图像进行图像分割，获得互相不重叠的K个区域，其中所述K 为大于等于1的整数；
[0058] 这里，对第一图像进行图像分割后得到K个区域中的一个区域如图1-2中图像11 所示的指纹的原始图像。
[0059] 步骤303,对K个所述区域分别进行第一处理，得到与K个所述区域一一对应的K 个频谱图像，所述频谱图像包括两个象限的频谱，所述两个象限的频谱中心对称；
[0060] 这里，承接步骤302,图1-2中图像12为图像11经过第一处理后得到的频谱图像。
[0061] 步骤3041，针对每一所述频谱图像的任意一个象限的频谱，获取所述象限内图像 的幅频响应值E ;
[0062] 这里，继续承接步骤303中的例子，从图像12可以看出，该频谱图像是中心对称 的，为处理起来方便，可以只提取图像12的一半频谱图像；其中提取图像12中的一半频谱 图像可以通过以下方式：先将中心对称的图像12均匀地划分在两个象限中，假设将图像12 划分在第一象限和第二象限中，其中象限的原点为图像12的中心点；然后提取第一象限中 的频谱图像如图3-2所示。
[0063] 步骤3042,将所述象限划分为N个扇区，并将幅频响应值最大的扇区确定为第一 扇区，所述第一扇区的幅频响应值为Emax ;
[0064] 本发明实施例中，所述N为8或16。
[0065] 这里，继续承接步骤3041中的例子，假设将第一象限划分为八个扇区31至38,如 图3-3所示，从图3-3可以看出，图像11的频谱主要集中扇区33至36，其中扇区34和扇 区35中的频谱最多；经过确定扇区34的幅频响应值最大且为Emax,将扇区34作为第一扇 区；
[0066] 步骤3043,判断所述Emax与所述E之比是否大于等于所设定的第一阈值，得到第 一判断结果，所述第一阈值与所述第一图像的分辨率和N的大小有关；
[0067] 这里，继续承接步骤3